针对xlsx文件用python分析，当KC1列值为“高等数学”时，CJ1列和YWK2列的相关性，并绘制热力图

在Python中，你可以使用pandas库读取xlsx文件，然后利用numpy或scipy计算两列的相关系数。再结合matplotlib库，可以创建热力图来可视化相关性。以下是一个简单的步骤说明：

1. 首先，安装必要的库，如pandas、openpyxl或xlrd，以及matplotlib：

   pip install pandas numpy scipy matplotlib openpyxl

2. 使用pandas读取xlsx文件：

   import pandas as pd
   df = pd.read_excel('your_file.xlsx')  # 替换为你的文件路径

3. 确保KC1列包含"高等数学"，并筛选相关数据：

   df_math = df[df['KC1'] == '高等数学']

4. 计算CJ1和YWK2列的相关性：

   correlation = df_math[['CJ1', 'YWK2']].corr().iloc[0, 1]

5. 绘制热力图：

   import seaborn as sns
   filtered_df = df_math[['CJ1', 'YWK2']]  # 或者直接使用df_math[['CJ1', 'YWK2']]
   
   sns.heatmap(filtered_df.corr(), annot=True, cmap='coolwarm')
   plt.title(f"CJ1与YWK2的相关性 ({correlation:.2f})")
   plt.xlabel('CJ1')
   plt.ylabel('YWK2')
   plt.show()

在这个例子中，`sns.heatmap()`函数会生成热力图，`annot=True`使得每个单元格显示数值，`cmap='coolwarm'`设置了颜色映射。记得根据实际文件路径替换`'your_file.xlsx'`。如果`KC1`列中有多个值，可能需要进一步处理才能针对特定值进行分析。